python 计算数据偏差和峰度的方法

numpy.set_printtoptions(edgeitems=5):值过多，显示前5个和后5个

偏度：衡量随机分布的不均衡性，偏度=0，数值相对均匀的分布在两侧

峰度：概率密度在均值处峰值高低的特征

python计算数据均值、标准差、偏度、峰度：

import numpy as np
from scipy import stats

x = np.random.randn(10000)
mu = np.mean(x, axis=0)
sigma = np.std(x, axis=0)
skew = stats.skew(x)
kurtosis = stats.kurtosis(x)

以上这篇python 计算数据偏差和峰度的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python使用pandas对数据进行差分运算的方法

    如下所示: >>> import pandas as pd >>> import numpy as np # 生成模拟数据 >>> df = pd.DataFrame({'a':np.random.randint(1, 100, 10),\      'b':np.random.randint(1, 100, 10)},\     index=map(str, range(10))) >>> df     a    b 0  21 

  • tensorflow输出权重值和偏差的方法

    使用tensorflow 训练模型时,我们可以使用 tensorflow自带的 Save模块 tf.train.Saver()来保存模型,使用方式很简单 就是在训练完模型后,调用saver.save()即可 saver = tf.train.Saver(write_version=tf.train.SaverDef.V2) saver.save(sess, save_dir+"crfmodel.ckpt", global_step=0) 重新载入模型 saver = tf.train.

  • python 计算平均平方误差(MSE)的实例

    我们要编程计算所选直线的平均平方误差(MSE), 即数据集中每个点到直线的Y方向距离的平方的平均数,表达式如下: MSE=1n∑i=1n(yi−mxi−b)2 最初麻烦的写法 # TODO 实现以下函数并输出所选直线的MSE def calculateMSE(X,Y,m,b): in_bracket = [] for i in range(len(X)): num = Y[i] - m*X[i] - b num = pow(num,2) in_bracket.append(num) all_su

  • python 计算数据偏差和峰度的方法

    numpy.set_printtoptions(edgeitems=5):值过多,显示前5个和后5个 偏度:衡量随机分布的不均衡性,偏度=0,数值相对均匀的分布在两侧 峰度:概率密度在均值处峰值高低的特征 python计算数据均值.标准差.偏度.峰度: import numpy as np from scipy import stats x = np.random.randn(10000) mu = np.mean(x, axis=0) sigma = np.std(x, axis=0) ske

  • Python 的 sum() Pythonic 的求和方法详细

    目录 1.理解求和问题 2.Python 入门 sum() 2.1 必需的参数: iterable 2.2 可选参数: start 3.对数值求和 4.连接序列 5.使用 Python 进行练习 sum() 5.1 计算累积和 5.2 计算样本的平均值 5.3 求两个序列的点积 5.4 展平列表列表 6.使用替代品 sum() 6.1 对浮点数求和: math.fsum() 6.2 连接可迭代对象 itertools.chain() 6.3 连接字符串 str.join() 7.结论 前言: 我

  • python中requests使用代理proxies方法介绍

    学习网络爬虫难免遇到使用代理的情况,下面介绍一下如何使用requests设置代理: 如果需要使用代理,你可以通过为任意请求方法提供 proxies 参数来配置单个请求: import requests proxies = { "http": "http://10.10.1.10:3128", "https": "http://10.10.1.10:1080", } requests.get("http://examp

  • python爬虫之BeautifulSoup 使用select方法详解

    本文介绍了python爬虫之BeautifulSoup 使用select方法详解 ,分享给大家.具体如下: <html><head><title>The Dormouse's story</title></head> <body> <p class="title" name="dromouse"><b>The Dormouse's story</b></

  • python数据结构之图的实现方法

    本文实例讲述了python数据结构之图的实现方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 下面简要的介绍下: 比如有这么一张图: A -> B     A -> C     B -> C     B -> D     C -> D     D -> C     E -> F     F -> C 可以用字典和列表来构建 graph = {'A': ['B', 'C'], 'B': ['C', 'D'], 'C': ['D'], 'D': ['C'], 'E': [

  • python追加元素到列表的方法

    本文实例讲述了python追加元素到列表的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: scores = ["1","2","3"] # add a score score = int(raw_input("What score did you get?: ")) scores.append(score) # list high-score table for score in scores: print score 运行结

  • python运行其他程序的实现方法

    python运行其他程序的实现方法              这里提供了两种实现方法,一.os.system()函数和 使用ShellExecute函数运行其他程序及实现代码,大家可以参考下, 一 使用os.system()函数运行其他程序 打开系统的记事本程序 >>>import os >>> os.system('notepad') 0 >>> os.system('notepad python.txt') 0 二 使用ShellExecute函数

  • Python查询阿里巴巴关键字排名的方法

    本文实例讲述了Python查询阿里巴巴关键字排名的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这里使用python库urllib及pyquery基本东西的应用,实现阿里巴巴关键词排名的查询,其中涉及到urllib代理的设置,pyquery对html文档的解析 1. urllib 基础模块的应用,通过该类获取到url中的html文档信息,内部可以重写代理的获取方法 class ProxyScrapy(object): def __init__(self): self.proxy_robot = Pro

  • python执行子进程实现进程间通信的方法

    本文实例讲述了python执行子进程实现进程间通信的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: a.py: import subprocess, time subproc = subprocess.Popen(['c:\python31\python.exe', 'c:/b.py'], stdin=subprocess.PIPE, shell=True) time.sleep(0.5) print('start') subproc.stdin.write('data\n') subproc.

  • python通过post提交数据的方法

    本文实例讲述了python通过post提交数据的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: # -*- coding: cp936 -*- import urllib2 import urllib def postHttp(name=None,tel=None,address=None, price=None,num=None,paytype=None, posttype=None,other=None): url="http://www.xxx.com/dog.php" #定义要

随机推荐